哈夫曼树以及文件压缩的实现

本文详细介绍了哈夫曼树(Huffman Tree)的构建过程,并使用Java实现了一个哈夫曼编码的文件压缩程序。通过创建最小堆来构建哈夫曼树,然后进行编码和解码操作,实现了对文本文件的高效压缩和解压。文章包含完整的代码示例,适合对数据结构和压缩算法感兴趣的读者深入理解。
综合实验: 1. 问题描述 利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率,缩短信息传输时间,降低传输成本。这要求在发送端通过一个编码系统对待传输数据预先编码,在接收端将传来的数据进行译码(复原)。对于双工信道(即可以双向传输信息的信道),每端都需要一个完整的编/译码系统。试为这样的信息收发站编写一个哈夫曼码的编/译码系统。 2. 基本要求 一个完整的系统应具有以下功能: (1) I:初始化(Initialization)。从终端读入字符集大小n,以及n个字符和n个权值,建立哈夫曼,并将它存于文件hfmTree中。 (2) E:编码(Encoding)。利用已建好的哈夫曼(如不在内存,则从文件hfmTree中读入),对文件ToBeTran中的正文进行编码,然后将结果存入文件CodeFile中。 (3) D:译码(Decoding)。利用已建好的哈夫曼文件CodeFile中的代码进行译码,结果存入文件Textfile中。 (4) P:印代码文件(Print)。将文件CodeFile以紧凑格式显示在终端上,每行50个代码。同时将此字符形式的编码文件写入文件CodePrin中。 (5) T:印哈夫曼(Tree printing)。将已在内存中的哈夫曼以直观的方式(比如)显示在终端上,同时将此字符形式的哈夫曼写入文件TreePrint 中。 3. 测试数据 用下表给出的字符集和频度的实际统计数据建立哈夫曼,并实现以下报文的编码和译码:“THIS PROGRAME IS MY FAVORITE”。 字符 A B C D E F G H I J K L M 频度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 字符 N O P Q R S T U V W X Y Z 频度 57 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1
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